Извлечение информации о взаимодействии вирусов с организмом человека и о противовирусных соединениях на основе интеллектуального анализа больших коллекций текстов
Разработка эффективных противовирусных препаратов имеет огромное значение в связи с возможностью быстрого распространения вирусных инфекций. Накопление сведений в базах данных биологически активных соединений и в научных публикациях даёт возможность извлекать информацию о взаимодействии между мишенями организма человека и фармакологически активными веществами. Эта информация может быть использована для получения знаний о потенциальной фармакологической активности химических соединений, их побочных эффектах и токсичности. Цель нашего исследования — извлечение информации о взаимодействии вируса и организма человека, а также о потенциальных противовирусных соединениях на основе автоматического анализа большого массива научных публикаций. С помощью разработанных ранее и усовершенствованных в рамках настоящей работы методов мы извлекли информацию о взаимодействии вируса и хозяина и наименованиях соединений, которые взаимодействуют с белками вирусов или организма человека. Мы собрали данные о взаимодействии нескольких вирусов, включая вирусы гепатита B и C, SARS-CoV-2, гриппа A и B и вируса простого герпеса, с (1) организмом человека, (2) потенциальными противовирусными соединениями, а также информацию о взаимодействии между потенциальными противовирусными соединениями и белками хозяина. На основе проведённого анализа данных создана свободно доступная база знаний о взаимодействии химических веществ с белками вирусов, белками организма человека, включая лекарственные соединения, их взаимодействие и применение в терапии вирусных инфекций и других заболеваний.
Тарасова О.А., Бизюкова Н.Ю., Столбова Е.А., Столбов Л.А., Такташов Р.Р., Карасев Д.А., Ионов Н.С., Иванов С.М., Дмитриев А.В., Рудик А.В., Дружиловский Д.С., Соболев Б.Н., Филимонов Д.А., Поройков В.В. (2024) Извлечение информации о взаимодействии вирусов с организмом человека и о противовирусных соединениях на основе интеллектуального анализа больших коллекций текстов. Биомедицинская химия, 70(6), 469-474.
Тарасова О.А. и др. Извлечение информации о взаимодействии вирусов с организмом человека и о противовирусных соединениях на основе интеллектуального анализа больших коллекций текстов // Биомедицинская химия. - 2024. - Т. 70. -N 6. - С. 469-474.
Тарасова О.А. и др., "Извлечение информации о взаимодействии вирусов с организмом человека и о противовирусных соединениях на основе интеллектуального анализа больших коллекций текстов." Биомедицинская химия 70.6 (2024): 469-474.
Тарасова, О. А., Бизюкова, Н. Ю., Столбова, Е. А., Столбов, Л. А., Такташов, Р. Р., Карасев, Д. А., Ионов, Н. С., Иванов, С. М., Дмитриев, А. В., Рудик, А. В., Дружиловский, Д. С., Соболев, Б. Н., Филимонов, Д. А., Поройков, В. В. (2024). Извлечение информации о взаимодействии вирусов с организмом человека и о противовирусных соединениях на основе интеллектуального анализа больших коллекций текстов. Биомедицинская химия, 70(6), 469-474.
Список литературы
Catacutan D.B., Alexander J., Arnold A., Stokes J. (2024) Machine learning in preclinical drug discovery. Nat. Chem. Biol., 20(8), 960–973. CrossRef Scholar google search
Tarasova O.A., Rudik A.V., Biziukova N.Y., Filimonov D.A., Poroikov V.V. (2022) Chemical named entity recognition in the texts of scientific publications using the naïve Bayes classifier approach. J. Cheminformatics, 14(1), 55. CrossRef Scholar google search
Biziukova N.Y., Ivanov S.M., Tarasova O.A. (2024) Identification of proteins and genes associated with Hedgehog signaling pathway involved in neoplasm formation using text-mining approach. Big Data Mining Analytics, 7(1), 107–130. CrossRef Scholar google search
База знаний о взаимодействии химических веществ и вирусов с организмом человека. Доступ получен 28 ноября, 2024, https://www.way2drug.com/viruses/nlp/ Scholar google search
Weber L., Sänger M., Münchmeyer J., Habibi M., Leser U., Akbik A. (2021) HunFlair: An easy-to-use tool for state-ofthe- art biomedical named entity recognition. Bioinformatics, 37(17), 2792–2794. CrossRef Scholar google search
Tarasova O., Ivanov S., Filimonov D.A., Poroikov V. (2020) Data and text mining help identify key proteins involved in the molecular mechanisms shared by SARS-CoV-2 and HIV-1. Molecules, 25(12), 2944. CrossRef Scholar google search
Tarasova O., Biziukova N., Shemshura A., Filimonov D., Kireev D., Pokrovskaya A., Poroikov V. (2023) Identification of molecular mechanisms involved in viral infection progression based on text mining: Case study for HIV infection. Int. J. Mol. Sci., 24(2), 1465. CrossRef Scholar google search
Quenelle D.C., Collins D.J., Kern E.R. (2003) Efficacy of multiple- or single-dose cidofovir against vaccinia and cowpox virus infections in mice. Antimicrob. Agents Chemother., 47(10), 3275–3280. CrossRef Scholar google search
de Clercq E. (2001) Vaccinia virus inhibitors as a paradigm for the chemotherapy of poxvirus infections. Clin. Microbiol. Rev., 14(2), 382–397. CrossRef Scholar google search
Petersen B.L, Buchwald C., Gerstoft J., Bretlau P., Lindeberg H. (1998) An aggressive and invasive growth of juvenile papillomas involving the total respiratory tract. J. Laryngol. Otol., 112(11), 1101–1104. CrossRef Scholar google search
